2012年全国肿瘤登记地区恶性肿瘤发病前10位有5种属于消化系统，胃癌、肝癌、结直肠癌和食管癌位居第2至第5位、仅次于肺癌；死亡前10位亦有5种属于消化系统，肝癌、胃癌、食管癌和结直肠癌位居第2至第5位、亦仅次于肺癌^[1]。因此胃癌、肝癌、结直肠癌和食管癌目前是消化系统主要恶性肿瘤。既往研究表明，在全球和全国范围内消化系统肿瘤的发病存在明显的地域性特征^[2-3]，出现的地理聚集性为寻找流行病学病因提供了重要线索^[4]。本研究于2007—2012年选择福建省长乐市、涵江区和福清市肿瘤登记处为研究现场，收集各乡镇食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌发病报告数据和人口数据。探索乡镇小级别尺度的空间分布特征和聚集性，现将结果报告如下。

截至2015年，福建省在15个县(市、区)建立了肿瘤登记处^[5]，开展以人群为基础的肿瘤随访登记。本研究以长乐市、涵江区和福清市3个肿瘤登记处为研究现场。长乐市、涵江区和福清市建立肿瘤登记处的时间不一致，本次研究中长乐市选取其中2007—2011年肿瘤登记数据，涵江区和福清市选取其中2010—2012年肿瘤登记数据。分别依照国际疾病分类第10版(The International Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision, ICD-10) 的分类编码筛选出3个肿瘤登记处各乡镇食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌发病报告数据，当地公安、统计部门提供各乡镇逐年人口数据。

消化系统主要癌种登记病例资料有效情况：病理组织学诊断比例：肝癌为42.60%，其他在76.56%~82.73%；仅有死亡医学证明书比例指标在0.97%~3.40%；恶性肿瘤死亡数与新病例数之比：结直肠癌为0.52%，其他在0.72%~0.85%。除肝癌病理组织学诊断、结直肠癌死亡数与新病例数之比略低于中国癌症发病与死亡数据入选标准^[5]外，其他指标在可接受范围。

研究现场以乡镇为单位，将每个乡镇区划单独划分为1个面积单元；涉及54个面积单元，分别建立空间属性数据库。根据相应年份恶性肿瘤发病数据和人口数据分别计算食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌发病率，建立空间分析的属性数据库。在福建省1：10万电子地图中分别提取长乐市、涵江区和福清市的行政区划数据，在ArcGIS 10.3软件以乡镇名称作为匹配变量，将属性数据库与空间数据库进行匹配。

利用Moran′s I、G统计量方法，采用福建省疾病预防控制中心提供的ArcGIS 10.3软件进行空间全局和局部自相关统计分析。在计算全局自相关Moran′s I和G^[6]时，当I < 0且P < 0.05表示负相关，I > 0且P < 0.05表示正相关；当G > 0且P < 0.05，表明存在高值聚集区；当G < 0且P < 0.05，表明存在低值聚集区。全局自相关描述某现象在某个空间的整体分布状况，但不能直接判断在哪些区间聚集。局部自相关能检验空间每个单元对于整个研究范围其空间自相关是否存在显著性，从而判断研究属性在空间高高、低低、高低分布。可采用局部Moran′s I和局部G进行测量。局部Moran指数Ii空间统计量，Ii值 > 0且P < 0.05，表示该区域单元周围相似值的空间聚集，呈现高值或低值聚集；Ii值 < 0且P < 0.05，表示非相似值的空间聚集，呈现高低值分布或低高值分布。Ii指数生成具有统计学意义的4类空间相关分布：H-H(高－高值)区域，为高值的区域单元被同是高值的区域单元所包围的空间；H-L(高－低值)区域，为高值的区域单元被低值的区域单元所包围的空间；L-H(低－高值)区域，为低值的区域单元被高值的区域单元所包围的空间；L-L(低－低值)区域，为低值的区域单元被同是低值的区域单元所包围的空间^[7]。在P < 0.05条件下，Z(G_i) > 1.96，表明研究区域内存在高值聚集区，称为热点；当Z(G_i) < -1.96，表明研究区域内存在低值聚集区，称为冷点。

表 1

表 1 消化系统主要恶性肿瘤发病率不同水平的乡镇数量分布(发病率1/10万、个) 县(市、区) 食管癌 胃癌 结直肠癌 肝癌 ≤15 > 15 ≤60 > 60 ≤20 > 20 ≤30 > 30 福清 17 7 22 2 15 9 13 11 涵江 0 12 1 11 2 10 1 11 长乐 17 1 5 13 16 2 13 5 合计 34 20 28 26 33 21 27 27

表 1 消化系统主要恶性肿瘤发病率不同水平的乡镇数量分布(发病率1/10万、个)

各乡镇食管癌发病率介于3.37/10万~54.26/10万，最高的是涵江区BS乡镇，最低为福清市DZ乡镇；胃癌介于10.68/10万~128.86/10万，最高和最低的分别是涵江区BT乡镇和福清市SZ乡镇；结直肠癌介于2.46/10万~34.16/10万，最高和最低的分别是涵江区HD乡镇和长乐市SX乡镇；肝癌介于4.49/10万~62.94/10万，最高和最低的分别是福清市DH乡镇和福清市SZ乡镇。

表 2

表 2 消化系统主要恶性肿瘤发病率Moran′s I和G全局自相关 癌种 Moran′s I G统计量 指数 Z值 P值 指数 Z值 P值 食管癌 0.734 011 9.155 390 < 0.001 0.000 024 5.160 773 < 0.001 胃癌 0.932 897 11.389 161 < 0.001 0.000 020 5.063 554 < 0.001 结直肠癌 0.633 696 7.799 235 < 0.001 0.000 017 2.654 008 0.008 肝癌 0.644 418 7.948 288 < 0.001 0.000 016 1.734 959 0.083

表 2 消化系统主要恶性肿瘤发病率Moran′s I和G全局自相关

食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌Moran′s I指数为0.63~0.94，P值均 < 0.001。食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌发病率呈现空间正相关，呈现高值或低值聚集性分布。食管癌、胃癌、结直肠癌G统计量均 > 0，P值均 < 0.001。食管癌、胃癌、结直肠癌具有正相关，呈现高值聚集。

图 1

图 1 研究现场消化系统主要恶性肿瘤发病率局部Moran′s I可视化结果

图 2

图 2 研究现场消化系统主要恶性肿瘤发病率局部G可视化结果

利用Moran′s I方法，在研究现场找出食管癌11个H-H区域，集中在涵江区(图 1)。胃癌8个H-H区域，集中在涵江区中南部；7个L-L区域，主要集中在福清市内陆。结直肠癌8个H-H区域，集中在涵江区中部和南部；1个H-L区域，为福清市NL乡镇；6个L-L区域，分别集中在福清市中北部和长乐市东北部。肝癌11个H-H区域，分别集中在涵江区和福清市南部沿海；1个L-H区域，为涵江区DY乡镇；8个L-L区域，集中在福清市内陆。利用G统计量方法，发现食管癌存在冷点3个区域，集中在长乐市中部；热点1个区域，为涵江区DY乡镇(图 2)。胃癌冷点存在4个区域，集中在福清市西北和中部；热点2个区域，为涵江区ZB和XX乡镇。结直肠癌冷点6个区域，分别集中在福清市和长乐市西北部；热点1个区域，为涵江区ZB乡镇。肝癌冷点1个区域，分别为：福清市DZ乡镇；热点2个区域，为福清市GT乡镇、涵江区JK乡镇。

国内以往的恶性肿瘤空间流行病学研究，多数为基于县、区级大尺度空间分析，较难精确定位恶性肿瘤的高风险区域和人群；此外由于缺乏以人群为基础的恶性肿瘤监测系统，大多建立在不完整的癌症发病和死亡数据之上，其结果的人群代表性受到一定限制。本研究一定程度上填补了既往研究中的空白之处。研究现场涉及54个面积单元，能满足地理空间分析对空间要素的要求。

研究现场食管癌、胃癌和结直肠癌的全局Moran′s I和全局G自相关分析结果一致，呈现聚集性分布。并且进一步局部自相关分析，分别发现了H-H、H-L、L-L、L-H值区域或者热点和冷点区域。肝癌全局G统计量对应P值为0.083，提示无统计学意义，不存在空间自相关。但全局Moran′s I和2种局部自相关分析结果，表明区域内肝癌存在聚集现象。可能与各面积单元之间肝癌发病率变异比较小有关，造成聚集现象不明显。

上述基于地理信息系统(geographic information system，GIS)对该区域消化系统主要恶性肿瘤发病率的空间自相关分析，比传统的基于频数表的描述性流行病学方法更能直观、清晰、准确地反映3个地区消化系统主要恶性肿瘤的地理空间分布情况及聚集特征。本研究结果显示，消化系统主要恶性肿瘤在研究现场乡镇级别地理空间上呈现非随机分布，不同癌种均有其独特的热点、冷点以及发病率高低交错的聚集区域。癌症的这种空间聚集分布模式与自然地理环境、人群遗传背景、病原体感染及行为生活方式等多种因素有关^[8]。空间分析结果为验证已知病因、提出新的病因假设提供了重要帮助。例如，既往研究发现，居住于沿海半岛和岛屿地区的人群，由于乙肝病毒感染率高、食品易受黄曲霉毒素污染等原因导致肝癌高发^[9-10]。本研究结果也显示，肝癌的H-H区域位于沿海，如福清龙田-高山半岛、涵江区沿海乡镇，空间聚集性结果与经典流行病学研究结果一致。同时，研究结果也提示该地区肝癌防控中仍需做好降低乙肝发病率、改水改粮等措施。随着社会发展，不良行为生活习惯逐渐成为癌症发生的重要病因。食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌的行为危险因素主要有吸烟、饮酒、经常食用腌制或熏制食品、油炸食品^[11-14]。掌握该区域消化道肿瘤行为危险因素和环境污染等因素地理空间分布规律后，可进行空间回归分析，从空间角度探讨上述危险因素与消化道肿瘤发病之间的关系。进而在H-H区域与L-L区域或热点与冷点之间开展有关的病例对照研究、队列研究和生态学研究^[15]，验证空间聚集的主要原因，并相应采取针对性的干预措施。

除探索癌症病因之外，恶性肿瘤高风险聚集区域的识别还能够为恶性肿瘤的二级预防工作提供重要参考。美国学者在2011—2014年应用GIS技术探测出宫颈癌、晚期结肠癌发病的高风险区域和人群，并在该区域内开展了针对性的癌症早期筛查，取得了一定成效^[16-17]。随着社会发展和病因模式的改变，恶性肿瘤的分布特征也在不断变化。长乐市过去是全国胃癌高发现场，但本次空间自相关结果显示涵江区出现胃癌的发病“热点”和H-H聚集区域，提示恶性肿瘤地理分布可能发生了改变。今后该研究现场癌症早期筛查工作的选点、实施如能参考本研究的空间统计分析结果，可以在乡镇尺度上精确定位高风险区域和人群，增加消化内镜检查(针对食管癌、胃癌和结直肠癌)、甲胎蛋白(alpha fetal protein，AFP)联合B超(针对肝癌)等早诊早治筛查的阳性预测值，提高筛查的成本-收益^[18]。

恶性肿瘤是一种多病因疾病，其地理分布也是多种因素共同作用的结果。随着福建省肿瘤登记工作范围的不断扩大，今后将继续应用基于GIS的空间流行病学方法，结合分子流行病学，从宏观和微观角度深入研究环境污染、微生物感染、不良生活和饮食方式等危险因素，探索具体暴露因子和暴露途径，为福建省肿瘤防控提供科学依据。